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@@ -145,11 +145,9 @@ WarriorMama777/PureDanbooru
 
 データセットの規模と複雑性に対応するため、前処理スクリプトライブラリを同時に開発する必要がありました。このライブラリ"data-kitchen"は、すべてがAI によってプログラミングされたシンプルなコードで構成されていますが、データセットを構築する上での様々なタスクを効率的に処理することができました。  
 このカスタム前処理ライブラリのおかげで、データセットの構築プロセスが合理化され、大規模な画像コレクションを作成することができました。  
-[](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
 
-![WarriorMama777/data-kitchen](https://raw.githubusercontent.com/WarriorMama777/imgup/main/img/__Repository/Github/data-kitchen/WebAssets_heroimage_data-kitchen_03_comp001.webp)
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-WarriorMama777/data-kitchen
+[![WarriorMama777/data-kitchen](https://raw.githubusercontent.com/WarriorMama777/imgup/main/img/__Repository/Github/data-kitchen/WebAssets_heroimage_data-kitchen_03_comp001.webp)](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
+[WarriorMama777/data-kitchen](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
 
 ### サイズ
 
@@ -754,11 +752,10 @@ This dataset was mainly collected from Danbooru using gallery-dl. The details of
 
 To handle the scale and complexity of the dataset, I needed to simultaneously develop a preprocessing script library. This library "data-kitchen" consists entirely of simple code programmed by AI, but it was able to efficiently process various tasks in building the dataset.  
 Thanks to this custom preprocessing library, the dataset construction process was streamlined, allowing me to create a large-scale image collection.  
-[](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
 
-![WarriorMama777/data-kitchen](https://raw.githubusercontent.com/WarriorMama777/imgup/main/img/__Repository/Github/data-kitchen/WebAssets_heroimage_data-kitchen_03_comp001.webp)
+[![WarriorMama777/data-kitchen](https://raw.githubusercontent.com/WarriorMama777/imgup/main/img/__Repository/Github/data-kitchen/WebAssets_heroimage_data-kitchen_03_comp001.webp)](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
+[WarriorMama777/data-kitchen](https://github.com/WarriorMama777/data-kitchen)
 
-WarriorMama777/data-kitchen
 
 ### Image Preprocessing